Nada es gratuito: pagamos con nuestros datos.

La gratuidad en los entornos virtuales es uno de los aspectos más controvertidos que se debate en la arena digital.

Muchas veces, nos encontramos con aplicaciones, suscripciones y plataformas que rezan gratuidad. Sin embargo, debemos saber que en la economía digital, todo tiene un precio, y ese precio son nuestros datos.

A partir de la huella digital que vamos dejando impresa en el  mundo virtual, tanto los Estados como las corporaciones, se van nutriendo de la información y los datos que vamos volcando en la red.

De esta manera, a través del uso de algoritmos y valiéndose de la asistencia de la inteligencia artificial, son capaces de detectar e identificar nuestras preferencias de consumo e intereses personales, a los efectos de establecer patrones de conducta, predecir comportamientos y ofrecer nuevos servicios y productos fabricados a medida del consumidor.

A continuación, compartimos un vídeo en el que se ilustra brevemente esta situación:

¿Qué es la minería de datos o data mining?

Hoy vamos a hablar del concepto de "minería de datos" —data mining— , que seguramente habrán escuchado nombrar cuando se habla de big data. Intentaremos contestar algunos interrogantes que surgen en torno a esta noción.

¿A qué llamamos minería de datos?

Cuando hacemos referencia a la minería de datos, nos estamos refiriendo a un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objeto de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de esos datos en un contexto específico. 

¿Para qué sirve el data mining?

Este tipo de tratamiento resulta muy útil, ya que ayuda a determinar comportamientos, tendencias y otros factores estadísticos que sirven para la toma de decisiones en diferentes ámbitos. El Data Mining nos permite transformar datos en información relevante, y para ello, se aplican técnicas de estadística, computación e Inteligencia Artificial.

Como ya lo ha señalado la Dra. Johanna Faliero, "El big data o tratamiento de datos a gran escala y data mining son dos caras del mismo proceso ya que uno se encarga de procesar grandes masas de datos mientras que el otro se ocupa de extraer datos útiles de dichos procesamientos. (...)Respecto de la utilización de las técnicas de big data y data mining, tanto la inteligencia artificial, el machine learning o aprendizaje automático y el deep learning o aprendizaje profundo hacen uso de ellas."

La minería de datos hace posible:

• Filtrar la información que resulta redundante y no reviste carácter relevante
• Hacer un buen uso de  la información relevante para  analizar y evaluar resultados probables.
• Mejorar la calidad de las decisiones que se toman en virtud de la información disponible.

Para ofrecer un panorama simplificado de la temática abordada, compartimos con ustedes un breve video:

Big Data y Marketing

Las empresas siempre buscan el posicionamiento de sus marcas. Nos hacemos estas preguntas:
¿Cómo pueden hacerlo?
¿Se beneficiarían si utilizaran Big Data en Marketing ?

¿Y si te contamos que empresas como Netflix y British Airways se han beneficiado de esta forma? Mencionamos algunos puntos positivos detectados por el uso de Big Data en Marketing:

• Mejora en el tráfico
• Mejora la posición competitiva
• Mejora la calidad
• Mejora la eficiencia en campañas de ventas

Pero para que te puedas orientar en este tema y que formes tu propia opinión, te invitamos a ver el siguiente video. Esperamos que lo disfrutes y que también aprendas un poco de Marketing....

¿Cómo las empresas logran mejores resultados gracias al Big Data?

“generamos más información en dos días que en toda nuestra historia hasta antes del 2003”. Eric Schmidt, director ejecutivo de Google

Semejante volumen de información puede transformar por completo el mundo del marketing y posibilitar que las empresas logren mejores resultados gracias al uso del Big Data. Cuando navegamos por internet dejamos un rastro claro sobre quienes somos, qué es lo que nos interesa, con quienes nos relacionamos y dónde y de qué manera compramos. Los siguientes son solo algunos casos de empresas que obtuvieron mayores beneficios:

Starbucks:

Antes de tomar la decisión de apertura de un local, es necesario disponer de información que permita conocer la proyección económica de la zona. Para ello utilizan información sobre la ubicación, tráfico, área demográfica y comportamientos del consumidor. Esto le permite definir si abrir una cafetería en una determinada zona le significará un incremento en sus ingresos o no. También le permite advertir el rendimiento de un local y tomar decisiones sobre su continuidad. Además, gracias a su aplicación móvil, conoce muy bien a sus clientes y de esta forma consiguen generar cupones de descuento y promociones personalizadas.

Amazon:

Gracias a su amplia variedad de productos, es quien más conoce de sus clientes. Sabe cuál libro estamos leyendo, cuál serie nos interesa, qué queremos comprar, en qué lugar del mundo nos encontramos.
Amazon no solo estudia el comportamiento del usuario, sino que se basa en tendencias basadas en el comportamiento de usuarios de similares características.

Cuando una persona contacta a servicio al cliente con una solicitud o consulta, el empleado que responde ya tiene en su pantalla toda la información sobre el consumidor: qué productos busca, cuáles ha comprado, en qué momento del día, etc.  

Todo esto se reflejó en el crecimiento de ventas en un 20%.

Les dejamos un video sobre como funciona el Big Data en los servicios web de Amazon.

Nike:

Con la adquisición de Celect y la creación de productos wereable, que permiten aplicar inteligencia artificial a objetos como relojes o zapatillas, recopilan información sobre sus clientes y sus hábitos deportivos. 

Gracias a ello, desarrolla nuevos productos de acuerdo a las necesidades y preferencias del mercado, tiene un mejor control de inventario y no tener productos que no se vendan.

Las ventas del negocio directo de Nike aumentaron 12% y aumentó su cotización en bolsa aproximadamente un 8%.

Netflix:

Los analistas de datos de Netflix recolectan y analizan enormes cantidades de datos relacionados al comportamiento del usuario: los géneros que busca, el número de capítulos que ve seguidos, el tiempo que se demora escogiendo algo que ver, etc

Todo esto se tradujo en la creación de su propia serie teniendo en cuenta los hábitos y comportamientos de millones de personas. Es así que en 2013 desembarcó en la plataforma House of Cards, un drama político (que ya sabían tendría gran acogida) cuyo director tampoco fue elegido al azar, sino que la gente sabe que es talentoso y que sus productos suelen ser buenos.

Es por ello que hoy, Netflix vale más que Disney.

Grandes ciudades y Big Data

Quienes viven en grandes ciudades o deben trasladarse a ellas para trabajar, experimentan una gran dificultad en la movilidad diaria frente a los conglomerados de personas y transporte en las calles. 

¿Cómo agilizar la movilidad en las grandes ciudades usando big data? A través de este video, podremos encontrar algunas medidas que se han llevado a cabo en la ciudad de Nueva York que intentan dar una solución a esta pregunta, una de ellas, a través del uso de las bicisendas.

La premisa fundamental: "Se pueden diseñar calles para las personas y no sólo para coches"

Los invitamos a verlo!